Учебные материалы
Гибридные GPU-связки для LLM: как объединить видеопамять Nvidia и AMD/Intel для запуска больших моделей
Полное руководство по сборке гибридной системы с GPU от разных производителей для запуска больших языковых моделей. Настройка, софт, ограничения.
Тест на обман: Как GPT-OSS, Gemini, Qwen3 и Kimi ведут себя в игре на предательство
Эксперимент 2026: как 4 ИИ модели обманывают в So Long Sucker. GPT-OSS наивен, Gemini манипулирует, Qwen3 стратег, Kimi сдается. Полный разбор.
GLM 4.7 Flash зависает на AMD: как заставить Cline и Roo работать
Зависания и ошибки совместимости GLM 4.7 Flash на AMD в Cline и RooCode. Подробный гайд по настройке llama.cpp, Vulkan и ROCm для стабильной работы в 2026 году.
Диаразация в 2026: pyannote сломался на перекрывающейся речи, что делать?
Pyannote community-1 не справляется с наложением голосов? Разбираем реальные альтернативы для диаразации 25-часовых записей в 2026 году.
64 ГБ ОЗУ и 16 ГБ видеопамяти: какие модели запустить без интернета и не пожалеть
Подробный гайд по выбору лучших оффлайн моделей для 64 ГБ оперативной памяти и 16 ГБ видеопамяти. Квантование, сравнение, установка.
RunPod vs железо под столом: считать секунды и доллары в AI-разработке
Расчет TCO для AI-разработки: когда аренда GPU на RunPod выгоднее покупки железа. Сравнение затрат, анализ кейсов и скрытые ловушки.
Локальный AI-агент для программирования: как собрать, какие модели выбрать и сколько VRAM нужно в 2026
Полное руководство по сборке локального AI-агента для программирования. Обзор моделей (Llama Coder, DeepSeek-Coder), инструментов (Ollama, Continue.dev) и требо
GLM 4.7 Flash и проклятие бесконечного reasoning: когда модель не может остановиться
Полное руководство по проблеме overthinking в GLM 4.7 Flash: диагностика, причины и рабочие исправления на 2026 год
Claude Cowork vs Claude Code: два разных мира, один Claude
Полный разбор Claude Cowork и Claude Code: когда использовать агентский режим, а когда терминал. Примеры из реальной работы с файлами, кодом и автоматизацией.
Как DPO и RLHF убивают внимание в LLM: GQA оказалась на 5800% чувствительнее к выравниванию
Экспериментальное исследование: как alignment разрушает механизмы внимания в LLM. GQA в 58 раз чувствительнее к DPO, чем Sliding Window Attention. Анализ 25+ мо
LangSmith Insights Agent: как отлаживать AI-агентов, когда их тысячи
Полное руководство по отладке AI-агентов через анализ трасс в LangSmith Insights Agent. Реальные кейсы, практические шаги и ловушки, которые не покажут в докуме
Сборка мобильной AI-станции за $17k: 10 GPU, 768 ГБ VRAM для MoE-моделей
Полное руководство по сборке уникальной мобильной AI-станции с 10 GPU и 768 ГБ VRAM для локального запуска MoE-моделей типа Deepseek V3.2 и Kimi K2. Спецификаци